활용되지 않은 제약 데이터를 R&D의 원동력으로: AI 예측력을 극대화하는 3단계 실행 전략

AI 기반 R&D 시대에 제약 기업이 데이터 관리를 선택 사항으로 여기는 것은 더 이상 불가능합니다. 적절한 기반이 없다면 아무리 뛰어난 알고리즘이라도 신뢰할 수 있는 예측을 내놓기 어려우며, 이는 중요한 R&D 의사결정과 경쟁력을 뒷받침하는 통찰력에 대한 신뢰를 저하시킵니다.

내부 R&D 데이터는 파편화되거나 일관성이 없는 경우가 많고, 외부 라이선스 콘텐츠는 통합하기가 까다롭습니다. 그 결과, 제한된 정보로 학습된 AI 모델은 필연적으로 사각지대를 만들고 편향성을 유발하며, 확신 있는 R&D 의사결정에 필요한 신뢰성을 갖추지 못한 예측 결과를 내놓게 됩니다.

본 백서는 귀사의 AI 및 데이터 전략을 발전시키기 위한 실용적인 로드맵을 제시합니다. 제약 업계 리더들은 사일로화된 시스템을 연결하고 연구 데이터를 구조화하며, 공신력 있는 외부 콘텐츠로 내부 지식을 보강함으로써 예측 AI 이니셔티브의 역량을 강화할 수 있습니다.

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